11、低功耗计算机视觉：NAS搜索空间设计与神经网络量化优化

低功耗计算机视觉：NAS搜索空间设计与神经网络量化优化

1. NAS搜索空间设计

在NAS（神经架构搜索）中，搜索空间的设计对最终结果有着重要影响。

1.1 语义分割结果对比

模型	FLOPs	延迟（ms）	mIOU(%)
MobileNetV2	12.6B	773	72.7
Proxyless - R (mobile)	13.5B	831	73.1
PAD - NAS - L - A	11.3B	680	73.3

从这个表格可以看出，PAD - NAS - L - A在较低的FLOPs和延迟下，取得了较高的mIOU，表现出较好的性能。

1.2 自动设计搜索空间的影响

理论上，使用更大的搜索空间，NAS应该能得到更好的结果。但实际情况并非总是如此，如I - Supernet - L的独立top - 1准确率比I - Supernet - S还低。这是因为在超网训练过